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<\/p>\nLa alta tecnolog\u00eda basada en inteligencia artificial y machine learning, puede reducir hasta en 62 por ciento la subutilizaci\u00f3n de equipos, aumentar la productividad en 10 por ciento, predecir c\u00f3mo ser\u00e1 la legislaci\u00f3n de sustentabilidad en el futuro, disparar las ventas de cosm\u00e9ticos y hasta detectar el estado de \u00e1nimo de un cliente bancario.<\/p>\n
En todo el mundo, la industria en cualquiera de sus ramas, busca transformar sus negocios para hacerlos m\u00e1s inteligentes, eficientes y sostenibles. En ese proceso, el uso de la inteligencia artificial y los modelos de entrenamiento de m\u00e1quinas (machine learning), cobran cada d\u00eda m\u00e1s relevancia como herramientas para elevar la productividad.<\/p>\n
Entre las industrias que hacen un uso m\u00e1s intensivo de la inteligencia artificial en el mundo destacan la manufactura, las cadenas de suministro, el dise\u00f1o de productos, los softwares de ingenier\u00eda para desarrollo de productos y soluciones de tecnolog\u00edas de la informaci\u00f3n, todo ello, de acuerdo con el informe \u201cEl potencial econ\u00f3mico de la IA generativa\u201d elaborado por la consultor\u00eda brit\u00e1nica McKinesey Company.<\/p>\n
Cabe se\u00f1alar que recientemente se levant\u00f3 una encuesta con m\u00e1s de 4 mil 500 trabajadores de la Industria de la Tecnolog\u00eda en Estados Unidos, Reino Unido, Francia, Canad\u00e1, Alemania y Holanda, quienes coincidieron en que en su trabajo est\u00e1n utilizando ya herramientas de IA. El 14.76 por ciento de los encuestados dijo que la usan en menos del 10 por ciento de su trabajo; mientras el 36.04 se\u00f1al\u00f3 que casi una cuarta parte de sus actividades las hace con IA generativa; el 36.97 por ciento se\u00f1al\u00f3 que la mayor\u00eda de su trabajo lo hace con esa herramienta y 12.23 por ciento dijo que casi todo su trabajo lo realiza con esas herramientas.<\/p>\n
Al respecto, Stefanini Group, pionero en el desarrollo de inteligencia artificial que lleva m\u00e1s de 15 a\u00f1os creando soluciones con la industria, posee casos de \u00e9xito que han logrado reducir costos en millones de d\u00f3lares en la industria naviera; evitar paros de t\u00e9cnicos en las l\u00edneas de producci\u00f3n automotrices que pueden costar hasta un mill\u00f3n 800 mil d\u00f3lares diarios o lograr ventas de casi un cuarto de mill\u00f3n de botellas de perfume en 10 d\u00edas.<\/p>\n
El grupo de origen brasile\u00f1o ha mostrado c\u00f3mo la tecnolog\u00eda ayuda a la banca, a la industria cosm\u00e9tica, log\u00edstica, de pinturas, automotriz y acerera, tanto a mejorar la experiencia del cliente y la productividad, como a generar ahorros significativos.<\/p>\n
Una empresa l\u00edder en la industria cosm\u00e9tica, emple\u00f3 la IA para respaldar el relanzamiento de una fragancia nost\u00e1lgica, \u201ccapitalizando el poder emocional de los recuerdos olfativos\u201d. Se pidi\u00f3 al p\u00fablico escribir en Twitter, una reflexi\u00f3n sobre los recuerdos olfativos de su juventud relacionados con la fragancia y con ello, la tecnolog\u00eda enviaba im\u00e1genes generadas con IA, a partir de los textos de las personas. De esta forma en tan s\u00f3lo 10 d\u00edas se logr\u00f3 la venta de 244 mil 800 botellas del perfume, con un rendimiento 42 por ciento superior al objetivo.<\/p>\n
En la industria log\u00edstica, Stefanini Group desarroll\u00f3 una herramienta para aprovechar los datos en tiempo real del buque y el puerto, para as\u00ed construir planes de desembarco estrat\u00e9gicos y personalizados, lo cual implic\u00f3 ahorros de millones de d\u00f3lares en costos operativos; reducci\u00f3n de 62 por ciento de inactividad en el equipo utilizado y significativas reducciones de tiempo de desembarco que a su vez ahorran millones de d\u00f3lares en renta de terminales mar\u00edtimas.![\"\"](\"https:\/\/dimensionturistica.com\/es\/wp-content\/uploads\/2023\/12\/3LOGO-300x141.jpg\")
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Para la industria de producci\u00f3n de pinturas, donde es crucial cumplir con el indicador de Eficiencia Global del Equipo (OEE), pero que enfrenta el desaf\u00edo de organizar la data, se desarroll\u00f3 una soluci\u00f3n con inteligencia artificial y machine learning que llev\u00f3 a aumentar en 10 por ciento la capacidad de producci\u00f3n, reducir en 40 por ciento el tiempo de inactividad; optimizar el uso de materias primas y el manejo de lotes y env\u00edos, as\u00ed como estandarizar la calidad.<\/p>\n
En la industria automotriz, Stefanini trabaj\u00f3 con un fabricante global comprometido con la sostenibilidad, que requer\u00eda tomar decisiones basadas en datos sobre productos presentes en piezas y productos utilizados durante el proceso, con evaluaci\u00f3n constante de riesgos, lo cual sol\u00eda realizarse de forma manual.<\/p>\n
Como soluci\u00f3n, se alimentaron modelos de inteligencia artificial con investigaci\u00f3n acad\u00e9mica, legislaci\u00f3n, institutos regulatorios, est\u00e1ndares t\u00e9cnicos y hasta mapeo social para prever regulaciones futuras, lo cual significa ahorros importantes en costos operativos de investigaci\u00f3n y, de manera inmediata, la garant\u00eda de evitar paros en las l\u00edneas de producci\u00f3n, que pueden costar hasta 50 mil d\u00f3lares por minuto, en el caso de incumplir legislaciones de sustentabilidad.<\/p>\n
La Inteligencia Artificial est\u00e1 llamada a incidir positivamente en todas las industrias imaginables, con herramientas que evitan accidentes, ahorran recursos con una planeaci\u00f3n m\u00e1s precisa, previenen desperdicios y reducen tiempos muertos, entre otras funciones lo cual puede elevar significativamente los niveles de productividad en todo el mundo.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"
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